HIV continues to spread among men who have sex with men in Georgia; time for action
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In order to determine the impact of HIV prevention and care programs, it is essential to look at both HIV incidence and prevalence estimates and trends over time. We estimated the HIV incidence and prevalence and assessed the trend using data from three cross-sectional surveys of men who have sex with men (MSM) in two cities in Georgia. METHODS: Using respondent-driven sampling strategy, a total of 796 eligible MSM (18 years or older men with self-reported oral or anal sex with another man in past 12 months) were recruited in Tbilisi in 2010, 2012 and 2015 and 115 in Batumi 2015 into behavioral surveys and HIV testing. To estimate the HIV incidence, we divided the number MSM tested positive for HIV to the time at risk. We calculated the time at risk as years since age at first anal intercourse to the age at last HIV-negative test or the age at first HIV-positive test, accounted for the interval censorship. We calculated the respondent-driven sampling adjusted estimates for HIV prevalence and assessed the trend in Tbilisi by Chi2 test for trend. For HIV incidence rate, we used Kaplan Meier method to estimate the rates and assessed the subgroup differences by log-rank test. RESULTS: The HIV prevalence was 14.9% in Batumi in 2015; it significantly increased in Tbilisi from 6.2% in 2010 to 14.1% in 2012, and to 19.6% in 2015 (p-value for trend < 0.001). Likewise, the HIV incidence rate in Tbilisi significantly increased form 0.45 per 100 person-years (PY) in 2010 to 0.98 per 100 PY in 2012 (p-value 0.01), and to 1.63 per 100 PY in 2015 (p-value < 0.001). HIV incidence rate was 1.37 per 100 PY in Batumi in 2015. In 2015, young MSM (Tbilisi: 3.71, Batumi: 3.92 per 100 PY, p-value< 0.008), single MSM (Tbilisi: 1.99, per 100 PY, p-value 0.03) and less educated MSM (Batumi: 1.86 per 100 PY, p-value 0.03) had higher HIV incidence than other MSM. CONCLUSION: Our findings suggest the continuous transmission of HIV among MSM in Tbilisi and a high prevalence of HIV among MSM in Batumi and the critical need for scaling up the coverage and accessibility of combination prevention packages including rapid HIV diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».